Chương 1. Giới thiệu : Trình bày hướng nghiên cứu • Chương 2. Tổng quan: Trình bày các nghiên cứu trong và ngoài nước, và vấn đề luận văn này nói đến. Cơ sở lý thuyết: Nói về các lý tuyết của các thuật toan tối ưu ( MFO, MAWA) và mô hình các dự án được lấy ở tài liệu kỹ thuật từ 7 đến 63 hoạt động.
• Chương 4 Mô hình mô phỏng và Trường hợp nghiên cứu: Thực hiện giải vấn đề thời gian- chi phí nhằm tối ưu bằng các thuật toán MFO cùng MAWA trên một case study cụ thể. So sánh, nhận xét và đánh giá kết quả thu được. Kết luận và kiến nghị: thực hiên nói về các kết luận cũng như kiến nghị cho những hướng nghiên cứu áp dụng và sau này. HVTH: NGUYỄN DUY TOÀN 3 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2023 CHƯƠNG 2.1 Các nghiên cứu trước đây 2.1 Quá trình phát triển của thuật toán tối ưu đa mục tiêu Tối ưu hóa đề cập đến giải pháp kiếm (các) vấn đề vượt trội có thể cho một trường hợp cụ thể.
Khi mà các vấn đề ngày một đa dạng hơn trong những thấp niên qua, nhu cầu về các kỹ thuật tối ưu hóa mới trở nên rõ ràng hơn trước. Giải thuật toán học các kỹ thuật từng là công cụ duy nhất để tối ưu hóa các vấn đề trước khi có đề xuất của các thuật giải heuristic. Về phương pháp tối ưu giải toán học chủ yếu mang tính xác định mắc phải một vấn đề lớn: phương pháp tùy chọn tối ưu cục bộ (local optima entrapment). Một số trong số chúng, chẳng hạn như thuật toán dựa trên gradient cũng yêu cầu dẫn xuất của không gian tìm kiếm.
Điều này làm cho nó kém tuyết phục trong các hiện trạng thực tế. Giải pháp di truyền (GA) [29], chắc chắn là giải pháp hiển nhiên phổ biến nhất, đã được giới thiệu để giảm bớt những khuyết điểm nói trên của các thuật toán xác định. Thành công chính của thuật toán GA chủ yếu dựa vào các thành phần ngẫu nhiên của thuật toán này, tránh optima cục bộ hiệu quả khi nói đến các thuật toán giải trình toán học. nó cũng là nguyên nhân phát triển của GA.
Những năm sau đề xuất của GA đã kéo theo sự chú ý cao nhất đến các thuật toán như vậy, dẫn đến việc đề xuất phương pháp nổi tiếng như phương pháp PSO [23], Tối ưu hóa kiến (ACO) [24], Tiến hóa (DE ) [25], Chiến lược tiến hóa (ES)[26], và Lập trình tiến hóa (EP)[27]. Bất chấp giá trị của những trình tối ưu hóa này, vấn đề ở đây là liệu có phương pháp nào giúp xử lý các vấn đề về tối ưu hay không. Theo định lý No-Free-Lunch (NFL)[28] , không có thuật toán nào để làm được tất các bài toán liên quan tối ưu. Có nghĩa là một trình tối ưu hóa giải tốt về một tập hợp các vấn đề và không giải quyết được các trường hợp các vấn đề khác.
Nói cách khác, hiệu suất trung bình của các tối ưu hóa bằng nhau khi xem xét tất cả các khía cạnh về tối ưu hóa. Vì vậy, vẫn có những phương pháp giải quyết bởi các trình tối ưu hóa mới tốt hơn các trình tối ưu hóa hiện tại Đây là động lực của công việc này, trong đó sự ra đời của thuật toán mang âm hưởng từ thiên nhiên mới được đề xuất để cạnh tranh với phương pháp giải hiện tại. Cảm hứng chính của phương pháp là cơ chế điều chỉnh hướng bay con bướm đêm ở môi trường thiên nhên gọi là định hướng ngang. Bài báo mô phỏng giải trình về đường bay xoắn ốc của HVTH: NGUYỄN DUY TOÀN 4 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2023 bướm đêm xung quanh ánh sáng nhân tạo (ngọn lửa).
Một phương pháp tối ưu hóa được giới thiệu để giải quyết các lĩnh vực khác nhau mang lại tính hiệu quả.2 Các nghiên cứu về tối ưu chi phí- thời gian Trong tình hình kinh kế hiện nay việc cân bằng chí- thời gian là việc rất cần thiết và cấp bách đến sự sống còn của một doanh nghiệp. Thời gian do các nhà quyết định đưa ra, mục tiêu của nhà thầu chính là quyết định chi phí tối ưu, tức là giảm chi phí đến một mục tiêu dùng để cạnh tranh với đối thủ (Park and Chapin 1992). Điều này đã làm nên rất nhiều kỹ thuật lập kế hoạch xây dựng, dựa vào phương pháp đơn giản như thuật toán leo đồi HCA đã được thiết kế trên giải pháp giảm thiểu chi phí nhất có thể mà vẫn duy trì được thời gian dự án được đưa ra. Nhưng thuật toán này có giải pháp tương ứng với một mục tiêu duy nhất đó cũng là nhược điểm của thuật toán này bởi vì rất dễ bỏ qua các giải pháp thay thế có giá trị.
Do đó, các nhà thầu được khuyến khích kiểm tra TCO tối ưu hóa thời gian và chi phí của các hoạt động xây dựng trước khi đưa ra quyết định (Alkass et al. Điều này cũng có nghĩa là cả thời gian và chi phí xây dựng cần được xem xét đồng thời ở giai đoạn lập dự toán và lập kế hoạch. Nhiều nhà nghiên cứu như (Kasprowicz, 1994); (Laptali et al. 1997); (Nkasu và Leung, 1997); (Wang và Huang, 1998) đã chỉ ra rằng thời gian và chi phí xây dựng có mối quan hệ phức tạp, ví dụ dẫn đến sự gia tăng chi phí nhân công, tức là chi phí trực tiếp khi thời gian dự án bị giảm đi (Adrian, 1979); và chi phí gián tiếp chung của dự án tăng theo thời gian của dự án.
Để giảm thiểu chi phí liên quan đến việc giảm tiến độ, các nhà thầu được khuyến khích kiểm tra sự tối ưu về thời gian và chi phí của các hoạt động xây dựng trước khi đưa ra quyết định. Đối với TCO được xây dựng hiệu quả, nên giới thiệu một phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu để cho phép thuật toán trong không gian đa mục tiêu tự do hơn để khám phá các giải pháp có thể, do đó giảm khả năng bị mắc kẹt trong tối ưu cục bộ (Knowles et al, 2001). Hơn nữa, vì có rất nhiều hoạt động trong một dự án nên hầu như không thể đánh giá tất cả các kết hợp có thể, trong một khoảng thời gian ngắn và với chi phí hợp lý (Ng et al, 2000). Do đó, một công cụ tìm kiếm là không thể thiếu đối với TCO hiệu quả và toàn diện.
Feng et al. [30] dùng giải trình GA cùng với tình huống Pareto dùng trong việc chi phí, thời gian tối ưu. Vấn đề tối ưu được khoảng không giải pháp nhỏ hơn nhiều so với HVTH: NGUYỄN DUY TOÀN 5 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2023 tổng giải pháp của vấn đề với quy mô lớn. Ngoài ra giải trình của Feng chỉ xử lý các vấn đề thời gian, chi phí trực tiếp, không nói đến chi phí gián tiếp, điều đó sẽ làm bài toán dễ dẫn đến việc tối ưu cục bộ Zheng et al.
[20] đã nghiên cứu cách tiếp cận mới về vấn đề tối ưu đồng thời hai mục tiêu chi phí, thời gian. Mô hình giới thiệu cách tiếp cận trọng lượng thích ứng được sửa đổi MAWA, cách tiếp cận này mang lại cho các GA khả năng tìm kiếm tự do hơn trong không gian đa mục tiêu, sử dụng phương pháp Pareto trong lựa chọn cho giải GA. Mặc dù vậy, nhưng bài toán giả xử tài nguyên là vô tận, không tương xứng với thực tế. Toğan and Eirgash [8] đã trình bày thuật toán MAWA-TLBO được kết hợp với trọng số thích ứng sữa đổi (MAWA) nhằm xử lý đề tài đánh đổi chi phí thời gian (TCTP) được sử dụng để phát hiện tập hợp các kết quả thay thế chi phí, thời gian tối ưu để tăng cường lợi ích dự án xây dựng tổng thể.
Dù vậy, chưa hiệu quả với các dự án có quy mô lớn, thời gian hội tụ cũng chậm hơn. Nghiên cứu này giới thiệu mô hình MFO dựa vào trọng số thích ứng sữa đổi (MAWA) cung cấp các tập hợp phương án tốt hơn cho sự cân bằng giữa chi phí, thời gian.3 Các nghiên cứu nước ngoài STT Tên bài báo, nghiên cứu Tác giả Năm Mô tả - Giới thiệu mô hình thuật toán mới MFO – thuộc phương pháp tìm kiếm Meta-Heuristic Moth-flame optimization - Thuật toán này được Seyedali Mirjalili so sánh với các giải algorithm: A novel nature- Seyedali thuật từ thiên nhiên nổi tiếng khác trên 29 điểm chuẩn và 7 1 2015 inspired heuristic Mirjalili bài toán kỹ thuật thực tế. paradigm - Ngoài ra, kết quả của các bài toán thực tế chứng minh giá trị thuật toán này trong việc giải các vấ đề khó với vùng giải pháp hạn hẹp và không xác định. - Nói về hỗ trợ những người ra quyết định đồng thời đến thời Daisy X.
gian dự án tối ưu và tổng chi phí bằng Mô hình đa đối tượng Applying a Genetic Zheng; S. cho TCO đề xuất được giới thiệu bởi các kỹ thuật dùng thuật Algorithm-Based Thomas Ng; toán di truyền (GAS). 2 Multiobjective Approach 2004 and Mohan M. - Nghiên cứu xét đến sự giảm cả chi phí dự án và thời gian for Time-Cost Kumaraswamy (thời gian).
Tuy nhiên, cần phải hi sinh giữa thời gian dự án Optimization , M.ASCE và chi phí. Điều này cần phải có sự xem xét cẩn thận các giải pháp khác nhau để được trạng thái cân bằng chi phí tối ưu HVTH: NGUYỄN DUY TOÀN 6 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH QUẢN LÝ XÂY DỰNG - 2023 STT Tên bài báo, nghiên cứu Tác giả Năm Mô tả - Mục đích của mô hình được trình bày trong bài viết này có thể bổ xung cho nhà quyết định phân tích quyết định tối ưu Stochastic Time–Cost hóa chi phí thời gian của họ theo cách linh hoạt và thực tế Optimization Model Daisy X. hơn 3 Incorporating Fuzzy Sets Zheng, S. 2005 - Nghiên cứu sử dụng thuật toán lý thuyết tập hợp mờ được áp Theory and Ng để thuật lại cách hành xử của nhà quản lý trong việc dự đoán Nonreplaceable Front chi phí, thời gian phù hợp.
Giải trình di truyền được dùng như một cơ chế tìm kiếm để thiết lập các hồ sơ chi phí thời gian tối ưu dưới các mức rủi ro khác nhau. - Bài báo đề xuất giải trình dựa trên tối ưu hóa dựa trên học tập (TLBO) cùng giải pháp tiếp cận trọng lượng thích ứng Time-Cost Trade-off (MAWA). Optimization of - Bài báo lấy ví dụ về các dự án được lấy từ các tài liệu kỹ V. 4 Construction Projects 2018 thuật từ 7 đến 63 hoạt động được nghiên cứu để cho thấy hiệu A.